共著で執筆した書籍「Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意」が明日(2023/2/2)発売するのでそちらの紹介です。既に書店によっては店頭に並んでいるようです。 Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意 (KS情報科学専門書) 作者:小嵜 耕平,秋葉 拓哉,林 孝紀,石原 祥太郎講談社Amazon https://www.kspub.co.jp/book/detail/5305133.html https://bookclub.kodansha.co.jp/product?item=0000323307 どんな本？ Kaggleを題材に深層学習の技術・活用法を解説している本です。深層学習が得意な分野として、画像処理（画像分類・画像検索）と自然言語処理を扱っています。 3章以降では章ごとに1つのコンテストを取り上げ、必要な技術を解説しつつ、PyTorchを使い実際にある程度高い

国際学会 KDD 2016 に論文が採択されました．KDD はデータマイニング分野の最も有名な会議です．発表は 8 月にサンフランシスコです．オーラル発表有りの採択です． 今回の論文は "Compact and Scalable Graph Neighborhood Sketching" というタイトルで，私が主著であり，研究室で特任技術専門員としてお手伝いしてもらっていた矢野さんとの共著です．内容はグラフ向けデータ構造 All-Distances Sketches の実用上の問題点である空間使用量を大幅に削減するための新しいデータ構造の提案です．以前に「大規模グラフのコンパクトでスケーラブルな全距離スケッチ」というタイトルで人工知能学会の人工知能基本問題研究会にて議論させて頂いていたものです． 背景：All-Distances Sketches とは？ All-Distances Ske

メルセンヌ・ツイスターと似て非なるアルゴリズムが実装されていたことが発覚して話題の PHP の mt_rand 関数の品質を統計的に検証しました．果たして，PHP の「壊れた」mt_rand は安心して使うことができるのでしょうか……？ ちなみに，結論から言うと，PHP の壊れた mt_rand は，（少なくともこのテストの範囲では）本家メルセンヌ・ツイスターと遜色ない品質を持っているようです．ただし，最後に PHP の乱数の別の懸念点についても紹介します． 壊れた mt_rand とは PHP の mt_rand は，ドキュメントによると，有名な乱数生成アルゴリズム「メルセンヌ・ツイスター」を利用して高品質の乱数を生成する関数です．ところが，どうやら一部では知られていたこととして，PHP の mt_rand の実装にはバグがあり，本家メルセンヌ・ツイスターと挙動が一致していませんでした．

書籍「プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造」が近日中に発売される予定です．会津大の渡部先生が著者で，Short Coding 本の Ozy さんと私が協力としての参加です．どうかよろしくお願いします． プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造 作者: 渡部有隆,Ozy(協力),秋葉拓哉(協力)出版社/メーカー: マイナビ発売日: 2015/01/30メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (4件) を見る 本書はアルゴリズムとデータ構造の入門書です．整列，探索，木構造などをはじめとする基礎的なアルゴリズムとデータ構造を初学者向けに説明します．前提とするのは基礎的なプログラミング能力のみです．コード例では C++ を用いています． これだけだと，よくある本のように思われるかもしれません．しかし，本書は非常にユニークな特徴として，オン

8 月中旬より，インターンとしてマウンテンビューに位置する Microsoft Research Silicon Valley (MSR SVC) に滞在して研究をしていました．期間は 3 ヶ月の予定で，11 月中旬まで居る予定でした．しかし，Microsoft の経営判断により MSR SVC の閉鎖が突然決定され，所属チームの方々を含む殆どの研究者は解雇となり，僕の滞在も突如終了になりました． このショッキングな事件は，英語のみならず日本語のニュースサイトにも取り上げられています． Microsoft to close Microsoft Research lab in Silicon Valley | ZDNet Microsoft Research closing Silicon Valley lab in latest job cuts - GeekWire http://www

本日，PFI セミナーにて「平面グラフと交通ネットワークのアルゴリズム」というタイトルで話をさせてもらいました．スライドは以下になります． 「平面グラフでは色々な問題が効率的に解けると聞くけど一体何故？」 「道路ネットワークを処理するにはそういうアルゴリズムが使われているの？」 というような自分が昔持っていた疑問に答える，そんなつもりで準備をしました．そんな疑問を持っている方は，是非ご覧ください． 内容は以下のような感じです． 平面グラフのアルゴリズム（理論コミュニティ） 平面グラフとは何か 平面グラフのアルゴリズムテクニックとその応用例 双対グラフ 小さいセパレータの存在 (r-division) グラフ分割 (Deletion Decomposition) 交通ネットワークのアルゴリズム（応用コミュニティ） どのような課題が取り組まれているか 道路ネットワークは平面グラフなのか？ 経路

本日，PFI セミナーにて「大規模ネットワークの性質と先端グラフアルゴリズム」というタイトルで発表をさせてもらいました．スライドは以下になります． 大規模ネットワークの性質と先端グラフアルゴリズム View more presentations from iwiwi Ustream の録画もあります． http://www.ustream.tv/recorded/27531606 内容としては，以下のようになっています． 現実世界のネットワークの特徴量と性質 次数分布 平均距離 クラスター係数 その他の特徴量 木っぽさ それらの性質を活用したグラフアルゴリズム セオリー方面 近接中心性の近似 コンパクトルーティング 支配集合問題の近似 プラクティカル方面 最短路 密部分グラフ列挙 可視化 タイトルは 1 年前にやった PFI セミナーと似ていますが，内容はあまりかぶっていません．今回は，グ

先行発売のお知らせ (11/7 追記) 以下の店舗で先行発売が行われているらしいです． 紀伊國屋書店 新宿本店 (https://twitter.com/KinoShinjuku/status/265658160222724096) 紀伊國屋書店 新宿南店 (https://twitter.com/kino_Minami/status/265405470548844546) ジュンク堂書店 池袋本店　(https://twitter.com/junkudo_ike_pc/status/265677297430978562) 有隣堂 ヨドバシAKIBA店 (https://twitter.com/yurindo_akb/status/265648944745426945) 丸善 丸ノ内店 なお，電子書籍版の発売も予定しているそうですが，調整中とのことで少し後になりそうです． 原著は既に第5版

情報オリンピックの春合宿で「プログラミングコンテストでのデータ構造 2」というタイトルで講義をさせてもらいました．スライドは以下になります． プログラミングコンテストでのデータ構造 2　〜平衡二分探索木編〜 View more presentations from Takuya Akiba プログラミングコンテストでのデータ構造 2　〜動的木編〜 View more presentations from Takuya Akiba 平衡二分探索木の話と動的木の話をしました．アルゴリズム的な説明だけでなく，実際にコードにする際に楽に実装するためのポイントにも重きをおいています．実装に関する話は，アルゴリズム系の講義資料等にはあまり書かれることが無いため，珍しい資料になっているかと思います．（そもそもとして動的木の話は珍しいですが…） 「プログラミングコンテストでの」というタイトルになっています

昨日，PFI セミナーにて「大規模グラフアルゴリズムの最先端」というタイトルで発表をさせてもらいました．スライドは以下になります． 大規模グラフアルゴリズムの最先端 View more presentations from iwiwi 当日は Ustream もされており，録画された発表もご覧になれます． http://www.ustream.tv/recorded/19713623 内容の流れとしては，以下のようになっています． 導入 アルゴリズム界隈での話題 最新の研究動向 道路ネットワークでの最短路クエリ処理 基礎的な手法：双方向 Dijkstra，A*, ALT 最新の手法：Highway Dimension + Hub-Labeling Algorithm DB 界隈での話題 最新の研究動向 複雑ネットワークでの最短路クエリ処理 基礎的な手法：ランドマークを用いた最短距離推定 最

2016年から約7年弱勤めたPreferred Networks (PFN)を退職しました。6/1より次の職場で仕事を開始します。次の職場については6月以降気が向いたときにTwitterかどこかに書きます。 PFNはどうだった？ PFNでの日々は、一言で言うと最高でした。技術的にも立場的にも多岐にわたる経験をさせてもらいました。そして、何より、めちゃくちゃ楽しかったです。PFNで働けたことは幸運で、心から感謝しています。今後も他の人に相談されたら多くの人に勧めると思います。 PFNでの思い出を色々書きたいのはやまやまなのですが、とても長くなりそうなので、別の記事にしようと思います。 では、なぜ転職するのか？ Generative AI Generative AI (LLM, 拡散モデル)の最近のブレイクスルーに大きな衝撃を受け、Generative AI分野の研究開発に、私にとって一番望ま